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龙图腾网获悉贵州装备制造职业学院申请的专利基于涡流检测信号深度特征与热工艺参数的反推优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121561870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202610077975.7，技术领域涉及：G06F18/27；该发明授权基于涡流检测信号深度特征与热工艺参数的反推优化方法是由胡鹏飞;代亮亮;陈玉洁;黄龙亮;刘志鹏;邹志勇设计研发完成，并于2026-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于涡流检测信号深度特征与热工艺参数的反推优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于涡流检测信号深度特征与热工艺参数的反推优化方法，涉及涡流信号处理技术领域，包括如下步骤：采集气门的涡流信号，并对涡流信号进行去噪处理；采用多尺度主成分分析法对去噪处理后的涡流信号进行主成分分析，得到主成分特征矩阵；对去噪处理后的涡流信号进行深度特征特征和双谱特征的提取；将提取的深度特征、双谱特征与所述主成分特征矩阵组合成综合特征向量；构建基于多元线性回归的气门参数反演模型，将所述综合特征向量作为输入，反演输出气门参数；基于反演输出的气门参数，与热工艺参数建立关系模型，并通过优化算法反推优化热工艺参数。本发明通过涡流信号处理和机器学习模型实现了工艺参数的精确反演。

本发明授权基于涡流检测信号深度特征与热工艺参数的反推优化方法在权利要求书中公布了：1.基于涡流检测信号深度特征与热工艺参数的反推优化方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、采集气门的涡流信号，并基于小波阈值去噪对涡流信号进行去噪处理； 步骤S2、采用多尺度主成分分析法对去噪处理后的涡流信号进行主成分分析，得到主成分特征矩阵； 步骤S3、对去噪处理后的涡流信号进行深度特征和双谱特征的提取； 步骤S4、将提取的深度特征、双谱特征与所述主成分特征矩阵组合成综合特征向量； 步骤S5、构建基于多元线性回归的气门参数反演模型，将所述综合特征向量作为输入，反演输出气门参数； 步骤S6、基于反演输出的气门参数，与热工艺参数建立关系模型，并通过优化算法反推优化热工艺参数； 其中，所述步骤S3具体包括以下步骤： 步骤S3.1、设定标准信号作为参考信号； 步骤S3.2、计算参考信号与去噪处理后的涡流信号之间的互相关函数； 步骤S3.3、从所述互相关函数中提取峰值位置和峰值幅度作为涡流信号的深度特征； 步骤S3.4、进行双谱分析，提取包括双谱幅值均值和方差在内的双谱特征； 所述步骤S6具体包括以下步骤： 步骤S6.1、建立气门参数与热工艺参数之间的关系模型，其中，所述热工艺参数包括：热处理温度和热处理时间； 步骤S6.2、基于所述关系模型构建以最小化气门参数偏差为目标的优化函数； 步骤S6.3、采用优化算法求解所述优化函数，输出最优热工艺参数集合； 其中，所述步骤S6.2中，所述优化函数的计算公式为： 其中，表示需要优化的气门参数的总个数，表示气门参数索引，表示优化函数，表示热工艺参数向量，表示第i个气门参数的权重，表示由关系模型输出的第i个气门参数值，表示气门参数目标值，表示数值稳定性常数。

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